【摘 要】
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以美国公路2013-2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素。通过随机森林进行特征筛选,选取了与时间、驾驶人、车辆、道路和环境有关的14个
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(2017YFC0803902)资助
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以美国公路2013-2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素。通过随机森林进行特征筛选,选取了与时间、驾驶人、车辆、道路和环境有关的14个相关因素作为支持向量机的输入变量,建立了基于SVM的2车追尾事故与连环追尾事故二分类模型。得到分类准确率:训练集为97.42%,测试集为80.32%,AUC为0.7,说明2种事故之间存在显著差异,且SVM模型能够较好的将2种事故进行区分。根据SVM-RFE算法计算影响分类效果的特征变量的相对重要度,得到4个对2种事故产生区别影响较大的因
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